自动化测试场景生成：基于Petri网的RNL需求转换方法与案例研究

本文探讨了在复杂软件项目中通过利用Petri网提高自然语言需求描述（Natural Language Requirements, NLR）到测试场景生成效率的问题。Petri网作为一种形式化表示工具，在软件工程领域中越来越受到重视，因为它能够提供一种结构化的方式来表达系统的动态行为和交互。通常，从自然语言描述中手工生成测试场景是一项耗时且易出错的任务，尤其是在需求复杂的情况下。 作者Edgar Sarmiento、Julio C.S.P. Leite、Eduardo Almenia 和 Guina Sotomayor Alzamora提出了一个创新的方法，该方法将RNL需求规格转换成可执行的Petri网模型，从而自动化测试场景的生成过程。这个过程涉及将自然语言描述解析成Petri网的特定构造，如变迁（transitions）、Place和Flow，这些元素代表了系统的行为和状态变化。这种方法的优势在于简化了转换步骤，并通过预先检查输入模型的质量，减少了生成测试场景的时间和资源消耗。 论文的核心贡献在于提出了一种算法或转换规则，它将RNL中的关键信息映射到Petri网的元素上，确保了测试场景的准确性和一致性。此外，文章还强调了这种方法的实用性和适用性，通过一个具体的案例研究来证明其可行性，展示了如何将自然语言描述转化为实际的测试场景，从而帮助开发人员更好地理解和验证软件的功能需求。 值得注意的是，这项工作得到了CAPES资助机构的支持，并遵循了Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives (CC BY-NC-ND) 许可证，这意味着读者可以免费访问并非商业使用这篇文章，但不能对其进行修改或再分发。全文发表在《理论计算机科学电子笔记》上，卷329，第123-148页，doi:10.1016/j.entcs.2016.12.008。 总结来说，本研究对于软件测试领域的实践者具有重要意义，因为它提供了一种有效的方法来自动化处理自然语言需求，降低人工处理的负担，提升测试场景生成的精确性和效率。这对于大规模软件项目的质量控制和测试管理具有实际价值。